RAG, "Retrieval-Augmented Generation" ifadesinin kısaltmasıdır ve Türkçede "bilgi destekli üretim" ya da "erişim destekli üretim" olarak karşılanabilir. Bu yöntemde, kullanıcının sorusu geldiğinde sistem önce bir belge koleksiyonunda (örneğin bir şirketin el kitabı, bir okulun yönetmeliği ya da güncel haberler) ilgili parçaları arar. Bulunan metinler soruyla birlikte dil modeline verilir ve model yanıtını bu metinlere dayanarak üretir.
RAG'in iki temel faydası vardır: model, eğitim verisinde olmayan güncel ya da özel bilgileri kullanabilir ve yanıtın hangi kaynaktan geldiği gösterilebilir. Bu da halüsinasyon riskini azaltır.
Yine de RAG her sorunu çözmez. Bulunan belgeler yanlış ya da eksikse veya model belgeyi yanlış yorumlarsa, yanıt yine hatalı olabilir.
Pour les enfants
Çocuğunuza nasıl anlatırsınız?
Sınavda her şeyi ezberden yazmak yerine, "açık kitap" sınavında olduğunu düşün. Soruyu okuyorsun, kitapta ilgili sayfayı buluyorsun ve cevabını oradan yazıyorsun. RAG da yapay zekaya böyle bir "açık kitap" imkanı verir.
Gündelik bir örnek
Bir okulun web sitesindeki asistanın, okulun kendi servis ve yemek listesi belgelerine bakarak "Cuma günü öğle yemeğinde ne var?" sorusunu yanıtlaması RAG ile yapılabilir.